今日のゴール：私が 何を理解していて、何をまだ知らないか を共有して、最初の対話の地図をひくこと。
2000年、谷口敦史さんが 独学で 始めた花屋。芦屋・南青山・パリ。日本人として 初めてパリに支店を構えた フローリスト。
モナコ アルベール公爵後援、コロンナ家プリンセス主催の舞踏会、パリ五つ星ホテル LES BAINS PARIS — 世界の 難しい依頼者 の信頼を集める。
同時に、写真集6冊累計 6万部超。note 有料マガジン。Owners Club。認定校 全国約 70 校。花屋ブランドであり、メディアであり、コミュニティ。
出典: illony.com 公式 / illonyshop.com / note.com/illony / Instagram公開情報。実数値は別途共有頂けると、より精緻な提案ができます。
この姿勢は このプロジェクトの北極星 です。AIや自動化はここを 侵さない という前提で全てを設計します。
この一文を読んだとき、私は「あ、私の仕事はここから始まるんだ」と思いました。
花のクリエイティブをやるべき人が、会議とデスクワークに時間を取られている。これは谷口さんお一人の話ではなく、スタッフ全員に重なる構図のはずです。
それ以外（受発注、梱包伝票、SNS下書き、認定校連絡、多言語問合せ、撮影、議事録、経理…）に取られている時間は、AIと自動化に 少しずつ返してもらう。
花への審美眼・束ね方・色気の判断は、人間にしかできない。だからこそ、それ以外の時間を取り戻す価値がある。
この合意がないと、すべての提案が信用されなくなります。今日の 最重要議題 はここです。
フラワーロス率は業界推計（公式統計なし）です。発言時は「業界推計で」と添えるのが安全。
英 D2C 花ブランド Bloom & Wild は、母の日の販促メールを 受け取らない選択肢 を顧客に提示した。
出典: Econsultancy / The Drum / Sacra
アイロニー(irony) という名前のブランドが、AIで 量を送り続ける のは、ブランドの意味と矛盾します。
私は 「送る量を増やすAI」ではなく、「送るべきタイミングを賢く選ぶAI」を提案したい。これは皮肉でも何でもなく、最も儲かる方向でもあります。
O2Oサブスク「ハナノヒ」 会員 47,000名 (2024.02)。アプリ+実店舗受取の体験設計。AIレコメンドはEC側で。
SPA型EC、累計登録20万人、レビュー4.8/5.0。「写真=届く現物」一致率が最大の差別化。
需要予測の精度ピークは 「直近3ヶ月」。長期予測幻想を持たず、短期サイクルで回す設計思想。
ロスレスブーケ = 在庫消化型。AIで予測するのではなく、運用設計でロスを商品に変換するオルタナティブ。
高級フローリストは 「テック発信を控える」。DXを語らない美学。アイロニーが選びうるブランド戦略。
累計会員30万、累計40億円調達。価格訴求 × ポスト投函の 下限価格レンジ を作っている。アイロニーは絡まない方が良い。
※ これはあくまで 外側から見た仮説。明日以降のヒアリングで精緻化していきます。
EC受注確認・電話メールDM・多言語問合せ・来店予約管理・弔花のヒアリング
市場発注・水揚げ・在庫管理・梱包・配送伝票・配送車運転とルート
商品撮影・IG投稿・Reels編集・YouTube・note週報・ライブ配信オペ
70校への花材セレクト・デモ動画配布・受講者Q&A・試験運営・修了証発行
Owners Club 特典・誕生日ブーケ・メルマガ・イベント告知・参加者管理
3店舗 + 認定校 + EC + 教育の数値把握・採用・原価・労務・新規事業構想
谷口さんの過去原稿を学習させ、声を保ったまま 初稿を量産。最終は必ず本人の手で。
想定: 1記事あたり 60分 → 15分
日/英/仏 を 1つの受信箱で。FAQ自動分類 + テンプレ返信。人が判断すべきは人へ転送。
想定: パリ店の時差対応負荷を圧縮
月次の花材リスト・出荷ステータス・受講生Q&A 一次回答を 谷口さんの選定基準 でテンプレ化。
想定: 月の認定校オペレーション時間を 50% 圧縮
※ 数字はあくまで 仮説。実態を測って正直に修正していきます。
| 領域 | やること | インパクト | 必要時間 |
|---|---|---|---|
| EC一気通貫 | 注文 → 制作指示書 → 配送ラベル → 顧客通知の自動化 | 高 | 2〜3ヶ月 |
| 需要予測 + 仕入れサジェスト | 過去注文 × 季節 × イベントから仕入れ量提案 → 廃花削減 | 高 | 3〜6ヶ月 |
| 谷口さんセカンドブレイン | 会議メモ・アイデア・10年100億計画の進捗ダッシュボード | 中-高 | 1〜2ヶ月 |
| 撮影 → 多チャネル配信パイプライン | 撮影画像をAIが補正・タグ付け・IG/web/EC同時投稿 | 中 | 2〜3ヶ月 |
| スクール LMS 統合 | 認定校・受講生・ディプロマ進捗を1つに | 中 | 3〜4ヶ月 |
確定ではなくスキャン結果。最終はみなさんのご意見と現場をみてから。
| レイヤー | 候補 | 役割 |
|---|---|---|
| 背骨（EC + POS） | Shopify (Markets + Translate&Adapt + POS Pro) または スマレジ + 既存EC | 3言語×サブスク×多店舗を1IDで束ねる |
| サブスク管理 | Shopify Subscriptions / Recharge | セゾニエ・10年ブーケのスキップ/解約抑止 |
| 翻訳・多言語 | DeepL API Pro + Weglot | 用語をブランド辞書で固定 → 校正は人 |
| 顧客対応AI | チャネルトーク AI ALF (国内) + Intercom Fin (海外) | 一次回答自動化、人が判断すべきは人へ |
| SNS / コンテンツ | Later + Canva Magic + Adobe Firefly + Claude/GPT | 3言語SNSの量産、ブランドボイス保持 |
| 配送 | Uber Direct + PickGo (即配) / ヤマトクール便 (教材便) | 都心と全国を分業 |
| スクール70校 | Coorum + Lekcha + Teachable/Thinkific | コミュニティ・予約・講座を分業 |
| ブライダル装飾 | Details Flowers または Curate | 見積/粗利の可視化（チームのみ部分導入） |
| 需要予測 | Shopify Stocky → 主力10SKUからPoC | 大型SaaSは即導入しない |
× 不採用: Floranext / FloristWare / Hootsuite (北米偏重・オーバースペック)。商品写真をMidjourneyで生成するのも非推奨。
| 週 | 主にやること | 成果物 |
|---|---|---|
| Week 1 | 谷口さん／スタッフ／パリの個別ヒアリング、3店舗1日シャドーイング、既存ツール棚卸し | 業務マップ v1（実測ベース） |
| Week 2 | 触らない領域の正式合意、クイックウィン3本の候補をスタッフと確定、ベースライン計測 | 聖域メモ／優先順位リスト |
| Week 3 | クイックウィン1本目 (note 下書きAI) を 谷口さんと一緒に試運転 | 稼働 PoC v1 |
| Week 4 | 使用感のフィードバック、調整、月次レビュー、次の3ヶ月計画 | 30日レポート + 90日提案 |
原則: 1度に1つ。 動くものを早く出す。 嫌だと感じたら止める。
これから、よろしくお願いします。
— DX担当より、谷口さんとアイロニーのみなさまへ